仍然是一篇入门文，用以补充以前文章中都有意略过的部分。
之前的系列中，我们期望对数学并没有特别喜好的程序员，也可以从事人工智能应用的开发。但走到比较深入之后，基本的数学知识，还是没办法躲过的。
导言
所有的深度学习，始于一个最简单的公式：
$$ y=ax+b $$
如果不理解的，可以去看一下[房价预测](http://blog.17study.com.cn/2018/01/08/tensorFlow-series-1/)的例子。 简单说：y是要预测的房价，x是房子的平米数。a是每平米的房价，b是基本费用。 这个公式每当有一个房子的平米数，预测出来一个y，就是房子的总价格。当然作为简化的举例，这里排除了很多更复杂的因素。 所以，作为小学数学的课程，这是一个很简单的房价方程式。然后机器学习的重点来了。
在常见的方程式中，y是计算结果不用说了，x从来都当做未知数，a/b是常量，常量在方程式中也是已知量的意思。
而在机器学习中，我们会有一大批用于学习的数据。仍以这个杜撰的房价预测为例，我们手头会有大量房间平米数、房价的对应样本。所以房价y是已知量，房间平米数x也不再是未知数，而成为了已知量。
反过来作为常量的a/b，我们并不知道，也就是未知数。
单纯从符号系统来看，这个公式太诡异了，已知数变成了未知数，未知数变成了已知数。
但也不过是就这么一点点不适应，作为程序员，用惯了各种奇怪的变量名，x/y声明为常量，a/b当做求解的未知数，也没有什么好奇怪的对不对？
只要适应了这一点点，接下来就没有什么好神奇的了。
公式(y=ax+b)中，有a/b两个未知数，常识告诉我们，其实不需要很多样本，有两组样本，足以求得两个未知数了。比如两组样本为：
公寓A，30平米，房价69万。公寓B，90平米，房价195万。还是老话，先别在意这两个数据合不合理，以及房价包含的很多复杂因素。
那么，列出的方程组为：
$$ egin{equation} egin{cases} 69=30a+b \ 195=90a+b end{cases} end{equation} $$
这样的方程，应当可以秒解吧？万一忘了怎么解方程也没关系，再附送一个python版本的解方程： ```python from sympy import *a,b = symbols("a b")
s1 = solve([Eq(69,30a+b),Eq(195,90a+b)],[a,b])
print("a=",s1[a].evalf()," b=",s1[b].evalf())
最后的结果：
```python
a= 2.10000000000000 b= 6.00000000000000
现在a/b两个常量，终于是真正的常量了。之后再利用这个公式，就能够用来预测房价了。
小结一下：
机器学习，就是利用样本中的已知量，求解方程中常量系数的过程。
机器学习完成后，人工智能的预测过程，是使用在学习过程中求得的常量，通过计算输入的特征值x,得出预测值y的过程。
未知数无限多的方程
那说了这么多，这跟梯度下降有啥关系呢？
事情是这样的，在上面简单的例子中，只有一个特征值x，和两个未知数（两个常量系数需要求解），我们很容易就能解方程。
但在人工智能系统中，特征值可能有很多，比如一幅224x224的彩色图片，就是224x224x3(色深)=150528个特征值。至少有150529个常量需要求解。
用公式来表示会是这样：
$$ y = a_1x_1+a_2x_2+a_3x_3+ ... +a_{150528}x_{150528}+b $$
推广一下：$$ y = a_1x_1+a_2x_2+a_3x_3+ ... +a_nx_n+b $$
这个公式还能化简，现在特征值是$x_1$一直到$x_n$。 我们人为设置一个内置的特征值$x_0$，值一直是1。这样常量b也就能统一进来了，因为$bx_0 = 1b = b$。而把b换一个名字换成$a_0$，不用担心这个名字换来换去，因为求解出来，都是一个固定的常量，叫什么名字都不重要。那整个方程就等于：$$ egin{align} y &= a_0x_0+a_1x_1+a_2x_2+a_3x_3+ ... +a_nx_n \ &= sum_{i=0}^na_ix_i end{align} $$
这样看起来更舒服，也更有代表性。 这样情况下，要求的未知数可多了，使用通常的解方程方式已经无法满足这个要求。此时，梯度下降法已经可以粉墨登场了。假设函数
我们首先要引入两个概念，先说第一个：假设函数。
假设函数的意思是指，我们使用一组特征值x（x是简写，实际上是(x_1)一直到(x_n)），通过上述的计算公式，可以得到一个结果y'。为什么是y'而不直接是y呢？因为我们公式中所有的权重值(a_0)至(a_n)还没有确定的值，所以求得的y'，跟实际上的y必然还不同。
整理一下，我们把假设函数列出来，公式中h，是英语假设Hypothesis的缩写：
$$ y' = h_a(x) = sum_{i=0}^na_ix_i $$
刚才的数学公式，我们一直延续了小学生的习惯，为了跟机器学习课程的统一，我们再次重命名一下常量名称，用希腊字母θ代替我们一直使用的英文字母a。这是为了便于我们跟同行的交流，以及学习其它课程。那么再次列出改名后的公式：$$ y' = h_θ(x) = sum_{i=0}^nθ_ix_i $$
损失函数
上面说到，我们使用一组样本的特征值x，可以求得一个目标值y'。因为公式中，我们的常量值尚未求得正确结果，所以此时y'跟正式的y值，肯定是不同的。那么两者的差异，就是“损失”。求得两者差异的函数，就是“损失函数”。也即：
$$ l(θ) = (y' - y)^2 = (h_θ(x) - y)^2 $$
l是损失(loss)的缩写。这里的差值再取平方就是大名鼎鼎的“方差”，是为了保证结果是一个正数。因为我们肯定希望这个“损失”值越小越好，最好是0，0表示无差别。如果出现了负数，那负的越多，结果实际上更恶劣了。 如果只有一组样本，我们不可能求得很多的未知数，但幸运的是，我们通常都有很多组数据样本。 这也是很多大佬口中说：拥有数据就拥有未来的意思。 在多组样本的情况下，科学表达损失值的方法有很多，常见的是均方差（Mean Squared Error）。均方差并非最好，但易懂易用，就是累计m组样本的方差，再求平均值:$$ J(θ) = frac1msum_{i=1}^m(h_θ(x^{(i)}) - y^{(i)})^2 $$
这里的J是均方差损失的意思，汇总了所有样本的表现。 损失函数也经常被称为代价函数Cost Function。但两者实际还是有细微区别。不过现在混用已经如此普及，我们就不吹毛求疵了。 为了后续的计算方便，我们把上面公式前面再增加一个1/2，后续化简的时候你会看到这个1/2的作用。在这里，我们期望的J(θ)是无限接近于0，所以前面增加1/2不会影响J(θ)的结果。$$ J(θ) = frac1{2m}sum_{i=1}^m(h_θ(x^{(i)}) - y^{(i)})^2 $$
梯度下降求解
对每一个要求解的量θ，同损失函数值之间，都有一个函数关系图示如下：
当然这是一个极度理想化的图，只有一个全局的最低点。实际上大多复杂的机器学习问题，其图示关系都如同重峦叠嶂，有很多个低谷,不理解的可以参考一下题头图。那会导致我们很容易到达了一个局部最优解之后陷入在那里，而不是全局最优，这种情况不在本文讨论。
梯度下降是微分中的一个概念，在这里应用的大意是，我们把每一个θ的取值范围，都划分为很多份，每一份的宽度我们称为动态∂，其实际宽度是由微分步长α决定的，我们一步步尝试改变θ的值，直至求得的损失值J(θ)最小，无限接近于0。
根据微分公式变形得到的θ迭代公式为：
$$ θ_j := θ_j - αfrac∂{∂θ_j}J(θ) $$
这个公式的原理不详细解释了，你知道是由微分公式推导得来的就好。这里面的J是表示第J个未知数θ的意思。 我们看公式中α步长后面的部分：$$ egin{align} frac∂{∂θ_j}J(θ) & = frac∂{∂θ_j}frac1{2m}sum_{i=1}^m(h_θ(x^{(i)}) - y^{(i)})^2 \ 化简后 \ & = frac1msum_{i=1}^m(h_θ(x^{(i)}) - y^{(i)})x_j^i end{align} $$
> 6月24日补充：上面公式化简的过程主要是导数的计算，另外写了一篇[详细推导](http://blog.17study.com.cn/2019/06/24/gradient-descent-derivative/)，有需要可自行前往阅读。因为有人为添加的1/2的原因，这个化简让公式变得相对简单。所以对于确定的每一个θ，我们的梯度下降求值公式为：
$$ egin{cases} θ_0 := θ_0 - αfrac1msum_{i=1}^m(h_θ(x^{(i)}) - y^{(i)})^i \ θ_1 := θ_1 - αfrac1msum_{i=1}^m(h_θ(x^{(i)}) - y^{(i)})x_1^i \ θ_2 := θ_2 - αfrac1msum_{i=1}^m(h_θ(x^{(i)}) - y^{(i)})x_2^i \ ...... \ θ_j := θ_j - αfrac1msum_{i=1}^m(h_θ(x^{(i)}) - y^{(i)})x_j^i \ θ_n := θ_n - αfrac1msum_{i=1}^m(h_θ(x^{(i)}) - y^{(i)})x_n^i \ end{cases} $$
上面公式第一行还记得$x_0$恒定为1吗？所以那里并没有$x_0$。随后有多少个要求解的θ，就有多少行公式。 从数学角度上说，这些公式没有疑问。从编程上说，有一个提醒。那就是这些公式在求取权重系数θ的时候，每一行求取一个新的θ的过程中，所使用计算假设函数的θ，是在上一个循环中固定下来的那个θ值，所有行的θ均为如此。直到所有这一个批次的θ值计算完成后，整体θ才可以代入到公式，从而参与下一个循环的计算。不能每计算一个θ值，就单独的代入到公式中，那样梯度下降就永远找不到方向了。 ### 总结 说了这么多，梯度下降就是一种解方程的方法，特别对应于机器学习这种，因为数据集特征维度超多导致的方程式权重系数量大，无法使用传统方式求解的问题。 公式的推导和解释只是为了对机器学习的底层逻辑理解的更为清楚，实际上在各个机器学习框架中，这些工作都已经由框架帮我们完成了，并且封装了很多种经典的算法，以适应不同的习惯和不同的工作。我们更多的是灵活运用即可。 当然还是期望出现更多的基础数学专家，在基础方程和解方程方面取得突破，相信每一次的收获，对于这个计算密集的领域来说都是里程碑式的。